大语言模型编程马拉松:全景实战训练营(AI 辅助编程增强班)
此课程以 Langchain1.0 为基础,核心是其 DeepAgents 高级智能体框架,涵盖多步骤Todo List、多智能体、跨会话长期记忆、文档读写等核心功能,主打实战化编程教学,全程贴合企业实际应用需求设计课程内容,兼顾零基础入门与进阶提升,让不同基础的学员都能落地掌握核心技能。
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课程过程
- 第一步,每个学员在课前提前设想一个自己想要开发的产品,优先贴合企业真实业务场景与实际需求,保障课程实战环节更具落地性,避免脱离实际的空想设计。
- 第二步,学员将领取几十段能够独立运行、功能各异的AI代码片段,所有代码均经过调试优化,无需复杂前置配置,一键即可运行测试,帮助学员快速上手核心代码逻辑,降低入门门槛。
- 第三步,自主调整代码各类参数,直观观察积木代码的输出结果变化,吃透参数与功能的对应关联,彻底理解代码运行底层原理,而非单纯照搬代码。
- 第四步,在AI辅助编程工具的全程支持下,将筛选好的功能模块、适配参数,从基础积木代码中精准迁移应用到个人假想产品中,逐步完成产品初步功能搭建。
- 第五步,课程最后半天,每组推选本组最成熟、技术复杂度高、功能先进的假想产品,开展集中功能升级、漏洞优化与细节打磨,最终形成完整可展示的实战成果。
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课程时长
- 2天标准班 / 3天深度内训课,可根据企业团队、个人学员的学习需求与基础水平灵活选择,适配不同节奏的学习进度,兼顾效率与学习质量。
- 全程搭配深度分组实战练习,以小组为单位开展协作实操,强化团队配合能力,同时鼓励学员互相交流问题、共同解决技术难点。
- 学员可自主选择适配自身职业方向与学习目标的应用类型、实战案例与学习数据,针对性补强个人薄弱环节,实现个性化提升。
- 深度内训班额外扩充大量AI辅助编程核心实战内容,配备更长实操时长,保障学员能够当场对代码进行深度改造,完美适配自身业务的实际要求,做到学完即用。
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课程受众
- 产品经理:立志转型成为专业LLM产品经理的职场人士,希望系统掌握LLM的商业应用逻辑、技术落地路径与产品设计方法,拓宽职业发展边界,提升职场核心竞争力。
- 开发人员:想要转型成为LLM软件工程师的开发者,通过全程沉浸式实战编程操作,加深对大语言模型底层逻辑、应用开发全流程的理解,快速掌握AI编程核心技能,实现职业赛道升级。
(一)受众门槛
- 本课程要求班级内至少1/4的“核心学员”达成以下基础标准,由核心学员带动全组学员稳步推进学习进度,保障整体班级学习效果与实战进度,避免个别学员掉队。
- 已安装并熟练使用Cursor、GitHub Copilot、Cloud Code或同等水平的AI编程辅助工具,具备基础的AI辅助编程操作能力,了解工具基础使用逻辑。
- 具备扎实的软件开发经验,尤其擅长后台API开发,能够快速理解接口调用、数据交互与后端开发基础逻辑,有相关项目开发经验者优先。
- 正在主导或深度参与实际产品开发工作,且对应产品开发周期已满一年以上,拥有成熟的项目实战经验与业务思维,理解企业实际开发痛点。
- 对AI领域有基础认知,曾经实操使用API调用接口,或使用过Dify等低代码AI开发工具,或累计学习相关AI课程、教学视频时长超过2小时,具备基本AI常识。
- 熟悉Python语法者优先录取,掌握Python基础语法的学员,可更快上手课程核心代码实操、参数调整与功能改造环节,学习效率更高。
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课程收益
- 认知提升:深入吃透大语言模型多智能体工作原理、运行逻辑,全面掌握其在商业落地、技术研发等各类场景下的实际应用方式,建立系统化、体系化的AI产品开发认知框架。
- 编程技能:即便无深厚编程背景的零基础学员,也能借助课程专属定制的积木代码,独立尝试编写、调试、优化与改造代码,突破传统编程基础限制,轻松入门AI编程。
- 项目实战:围绕个人假想产品开展全程闭环实操,亲手操作LLM平台与Langchain框架,解决真实开发场景中的各类技术问题,积累可直接用于求职、职场工作的落地项目经验。
- 自学赋能:通过深度解读Langchain核心框架,搭配AI辅助编程工具教学,让没有深厚AI知识与Python基础的学员,课后仍能自主编写、迭代、扩展AI应用,具备持续自学与进阶能力。
- AI加持:养成熟练使用AI辅助编程工具的工作习惯,能够独立完成绝大部分功能的新增、修改、优化与调试,涵盖非LLM相关的Web应用开发、数据存储、接口对接等全流程工作。
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核心内容
(一)大模型应用开发
- LLM大语言模型基础核心原理与发展脉络讲解
- LangChain大模型编程框架全模块解析与实操
- Prompt Engineering提示词工程实战技巧与高阶用法
- RAG检索增强生成【课程核心重点模块】
- MultiModal多模态技术基础与实际场景应用
- Agents单智能体核心逻辑与开发实操
- Multi Agents多智能体协同开发【课程重点模块】
- Deep Agents深度智能体框架精讲与实战【课程核心高阶内容】
(二)大模型应用运维
- LangSmith运维框架实操与全流程监控应用
- 大模型应用全流程测试技术与方法
- 大模型应用专业评价工具(Ragas)实操使用
- 大模型应用合规性检查标准与落地实操
- 大模型应用成本控制策略与日常优化技巧
(三)辅助内容:AI辅助编程
- Cursor / Copilot零基础AI辅助编程入门与实战【课程重点内容】
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为何选择Langchain作为课程框架
(一)商业成功性
- 2025年10月完成1.25亿美元高额融资,资本市场认可度极高,行业发展前景明朗。
- 整体估值达到12.5亿美元,是全球范围内唯一的LLM应用框架独角兽企业,行业头部地位稳固,技术路线具备长期参考价值。
(二)开源项目优势
- 拥有完善的DevOps全流程生态链,涵盖基础RAG、智能体、多智能体、专属开发环境(Langchain Studio)、测试与运维工具(LangSmith),形成闭环生态。
- 集成1000多个主流厂商的各类核心组件,包括各类大模型、向量数据库、工具接口,适配性极强,可对接绝大多数企业业务系统。
- Github平台关注量位居行业第一,累计达到90K,是第二名Llamaindex的两倍,社区活跃度极高,技术问题解决、后续更新迭代有充足保障。
- 配套完善的官方在线文档与系统化教学课程,学员课后可随时查阅资料、巩固知识,持续自主进阶学习。
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授课思路
(一)积木代码 + AI辅助编程工具
- 讲师提前为学员准备一系列开箱即用、循序渐进的功能积木代码,从基础到进阶层层递进,适配不同学习阶段。
- 每段代码均按照原理讲解-代码分析-代码运行-代码改造的完整流程教学,让学员知其然更知其所以然。
- 学员借助AI辅助编程工具,可直接运行积木代码,自主修改参数查看结果变化,全程无需相关编程经验,零基础也能上手。
(二)假想产品实战
- 学员提前准备个人“假想产品”,贯穿全程教学过程,以个人或团队形式,从零到一完成产品基础功能搭建与迭代。
- 每个团队推选一位Python技术熟练的学员担任组长,全程为组员提供技术支持,解决实操过程中的各类问题。
- 学员将积木代码片段精准移植到假想产品中,当场实现预期功能,快速看到学习成果,提升学习积极性。
- 假想产品每新增一个指定新功能,即可获得勋章积分,最终通过积分评价实践深度,激发学员实战动力。
(三)自学赋能
- 课程最后2小时,为团队开展自学能力专项赋能,学员可在假想产品上自由叠加课上所学功能,继续积累勋章,强化知识应用能力。
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课程大纲
(一)大模型开发技术
1. 概述:LLM回顾
知识点
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案例《Cursor产品框架》
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2. Hello World!
知识点
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实用工具箱
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示例代码
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假想产品实践
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3. 提示词工程
知识点
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示例代码
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假想产品升级
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4. 检索增强生成(RAG)
知识点
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RAG性能提升与评测实践
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示例代码练习《内部OA助手》
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假想产品升级
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5. 多模态
知识点
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示例代码
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假想产品升级
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6. DeepAgents深度智能体框架
此内容为Langchain于2025年10月22日全新发布,技术层面跨代领先于同类框架,充分应用DeepAgents可实现类似Cursor的长期计划(最高支持100步)、本地文档读写、跨会话长期记忆等核心功能。该模块难度较高,首次学习有困难可免费参与相关公开课复训。
知识点
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示例代码
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假想产品升级
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7. DeepAgents —— Human in The Loop 人在循环
知识点
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示例代码练习《内部OA助手》
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假想产品升级
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8. DeepAgents —— Longterm Memory 记忆与持久化
知识点
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示例代码
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假想产品升级
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9. Langgraph 智能体深入底层(DeepAgents的底层)
Langgraph在1.0之后被改为Langchain的底层,一般由封装好的方法调用,并不被官方推荐直接使用,此处仅对其原理和部分用法进行介绍,帮助学员理解底层逻辑。
知识点
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10. 模型上下文协议(MCP)
知识点
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示例代码练习《MCP Server 开发》
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假想产品升级
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11. Middleware(Langchain钩子机制)
知识点
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示例代码《基于词典的敏感数据脱敏中间件》
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假想产品升级
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12. 大语言模型应用架构
知识点
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大语言模型应用集成案例
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(二)大语言模型产品与运维技术
1. Dify / LangFlow 无代码开发平台 (略讲)
知识点
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示例代码练习《Dify / LangFlow 可视化开发》
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假想产品升级
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2. Ollama 大模型本地部署 (略讲)
知识点
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示例代码本地部署大语言模型工具
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3. OpenWebUI 开源开箱即用平台(略讲)
知识点
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示例《OpenWebUI 平台使用》
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假想产品升级
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4. 大语言模型的成本控制
示例
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5. 大语言模型产品运营工具
知识点
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产品运营实践
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假想产品升级
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6. AI 功能识别与真实产品集成(PRICE 方法论)
知识点
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示例代码练习《产品AI功能识别与重构》
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假想产品升级
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应用建议
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授课讲师
Martin 老师
- 长期从事AI、敏捷开发、需求分析、设计模式等开发、培训、咨询、培训工作,拥有丰富的行业经验与实战能力;多个AI项目的发起人/主要负责人,包括SEAi需求分析系统产品经理、AI首席科学家/架构师;某AI视觉考试系统(通信类)产品经理;某AI视觉考试系统(消防类)产品经理;某生活健康类小程序AI负责人;某中医AI大模型底座AI负责人
- LangStart开源项目发起人(基于LangChain 0.3的开箱即用LLM应用代码)、LLC开源项目发起人(基于LangChain 1.0的官方教学代码增强版 + 开箱即用版)
- 国内首批AI Native国际认证讲师(SAI授权),具备专业的教学资质与能力
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